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Cadre complet pour l'analyse de données de recherche, incluant la sélection de tests, la vérification des hypothèses, les méthodes bayésiennes et le reporting APA.
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Transforme des articles académiques (PDF ou liens arXiv) en posters de conférence structurés, incluant des dossiers de rédaction, des briefs de mise en page et des YAML d'exécution.
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Traduit le jargon scientifique, juridique et technique complexe en un langage clair et simple pour le grand public, sans perte de précision.
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Orchestration de recherche exhaustive avec des essaims parallèles, journalisation en temps réel, expansion récursive et vérification par code.
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Analyse plusieurs articles académiques pour générer des tableaux de comparaison, identifier des lacunes de recherche et synthétiser des revues de littérature.
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Une compétence de recherche en neurosciences qui dirige les agents vers la vérification des faits via PubMed/Allen/WormBase, effectue des calculs de neurosciences computationnelles en Python et analyse les données.
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Pipeline d'évaluation multi-étapes qui score les idées selon leur nouveauté, évalue la faisabilité, les classe et sélectionne les meilleurs candidats pour un développement approfondi.
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Orchestre des agents de recherche ML autonomes et parallèles avec des branches d'expérimentation basées sur git, une couche de direction/synthèse et des conclusions synthétisées quotidiennement.
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Planifiez des études scientifiques rigoureuses : choisissez les designs, calculez la taille d'échantillon/puissance, configurez la randomisation et l'aveuglement, et produisez un modèle de protocole d'étude.
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Génère une compétence de rédaction dérivée d'un corpus et révisable pour adapter un manuscrit aux conventions d'une revue cible, puis révise les sections en conséquence.
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Flux de travail local reproductible pour rechercher dans PubMed/Crossref/OpenAlex, construire des tables de candidats, télécharger des PDF/HTML légalement accessibles et dédoublonner la littérature récoltée